Deutschland möchte mit der Fortführung der Forschung an einer Methode zur möglichst automatisierten Erkennung von Müll an arktischen Küsten weiterhin die Arktischen Staaten dabei unterstützen, ein arktisweit einheitliches (oder zumindest vergleichbares) Verfahren zu etablieren, das es ermöglicht, den Umweltzustand arktischer Küstenabschnitte hinsichtlich des Vorhandenseins von Müll jetzt und in Zukunft zu erfassen und zu bewerten. Ziel des Projektes ist es, eine Methode zu entwickeln, mittels derer Küsten- und Stranduntersuchungen in der Arktis per Drohne durchgeführt werden können. Bei der Erarbeitung der entsprechenden Methodik liegt der Fokus auf der Ermittlung arktisspezifischer Parameter und der automatisierten Auswertung gewonnener Daten. Die Konzeption soll zunächst an geeigneten Teststränden oder Gebieten in Deutschland erfolgen und dann in der Arktis validiert werden. Des Weiteren sind Konzepte zu erarbeiten, wie beispielsweise arktische Gemeinden, lokale Forschungseinrichtungen oder auch andere Stakeholder wie etwa Reiseunternehmen, die im Arktisraum agieren, die Methode anwenden können. Im Zuge der automatisierten Auswertung soll eine KI entwickelt und trainiert werden, mit der die generelle Detektion von Kunststoffmüll an Küsten und Stränden in der Arktis möglich ist und ggf. auch eine automatisierte Kategorisierung der Müllteile erfolgen kann.
Trace element contents in microg/g measured on the <2 microns, 2-20 microns size fractions and bulk samples from LGM European loess sequences. Samples were crushed in an agate mortar and trace element concentrations were measured following Chauvel et al. (2011). Reproducibility for trace element analyses is better than 5% based on repeat measurements, and the accuracy is also better than 5%, based on the analyses of international rock standards (JSD-1, JSD-3 and LKSD-1.
Das Ökosystem der Stromnetze ist auf dem Weg zu einem dezentralisierten Energieversorgungs- und Verteilungssystem. Haushalte können mit erneuerbaren Energiequellen wie Sonnenkollektoren oder Windgeneratoren, als verteilte Energieressourcen (DERs - Distributed Energy Resources) bezeichnet, unabhängig von den Stromanbietern operieren und Energie zurück an das Hauptnetz verkaufen. Für die Realisierung dieser Transformation des Stromnetzes wird eine kompetente Kommunikationsinfrastruktur benötigt. Die Einführung des Standards 5G in Mobilfunknetze erleichtert die Entwicklung zukünftiger Energieverwaltungslösungen. Weiterhin ermöglichen neue Technologien die Entwicklung intelligenter Algorithmen für die Steuerung zukünftiger Stromnetze. Hierzu gehören das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), Vernetzung über Mesh-Netzwerke zur Fernüberwachung des Netzstatus und die Künstliche Intelligenz (KI) für Management und Koordination. In Dymobat wird ein Single-User-Controller für die Verwaltung der einzelnen DERs entwickelt. Anschließend wird eine zentrale Steuerungseinheit für die Synchronisierung und Optimierung des Netzbetriebs innerhalb einer kleinen Gruppe von DERs, Microgrid, entworfen. Im Anschluss werden Mobilitätsalgorithmen für die Nutzung von batterieelektrischen Fahrzeugen als mobile Energiespeicher entwickelt, die temporäre Selbstversorgung von Teilnetzen ermöglichen. Die entwickelten Algorithmen werden virtuell in einem Testbed-Modell anhand von realen Eingangsparametern erprobt, optimiert und validiert. Im zweiten Schritt wird ein reales Testfeld konzipiert, installiert und die Leistungsfähigkeit der modellhaft erprobten Algorithmen in einer realen Testumgebung bewertet und anhand des dadurch erarbeiteten Know-hows weiter verbessert. Das übergeordnete Ziel des Projektes DymoBat ist die Entwicklung von marktfähigen Lösungen für die zukünftige Stromnetzverwaltung zur Nutzung von verteilten Energieressourcen auf Basis der Anwendung von 5G-Technologien.
In speziell aufgebauten bepflanzten Becken werden Oele von Waessern und/oder Schlaemmen zurueckgehalten und von Mikro- und Makrophyten aufgearbeitet. Das Wasser fliesst nach sehr kurzer Zeit Oel-, Schwebstoff- und Geruchsfrei ab.
Der Klimawandel verschärft die Probleme der Verfügbarkeit von Trinkwasserressourcen, die bereits für 80% der Weltbevölkerung bedroht sind. Es ist von daher wichtig, Systeme sorgfältig zu konzipieren, die Wasser mit hoher Zuverlässigkeit, langfristiger Nachhaltigkeit und niedrigere Kosten bereitstellen können. Außerdem erzeugt die Energiewende in der nahen Zukunft stark schwankende Strompreise was sich auf die Gestaltung, den Betrieb und die Kosten von Wasserversorgungssystemen auswirken wird. In der Literatur sind erste koordinierte Planungsansätze für Wasser- und Energiesysteme aufgetaucht. Diese jedoch begrenzen sich hauptsächlich auf die Bewertung einzelner Wasseranlagen. Das Verständnis komplexerer (z.B. aus mehreren Quellen bestehender) Wassersysteme, die langfristige Investitionsplanung von gekoppelten Wasser-Energie-Systemen und die langfristige Nachhaltigkeit unter dem Einfluss des Klimawandels sind entscheidende Aspekte, die mehr Forschung erfordern. Unser übergreifendes Ziel ist die Verbesserung des Planungsprozesses der Infrastruktur und des Betriebs von Wasserversorgungssystemen, wobei der Schwerpunkt auf der Wasserentnahme und -produktion aus verschiedenen Quellen liegt. Diese Methoden zur Entscheidungsfindung werden auf die Ressourcenknappheit, die Klimaunsicherheit und die fortschreitende Energiewende zugeschnitten und gleichzeitig die Komplexität von Wassersystemen mit mehreren Quellen berücksichtigen. Unser Vorhaben ist in drei Arbeitspakete strukturiert. Im ersten werden wir Methoden zur Planung des kurzfristigen (Wochen) Betriebs komplexer Systeme der lokalen Wasserversorgung vorantreiben. Dafür werden wir neuartige multikriterielle Optimierungsmodelle (Wasserqualität, Kosten) für Wasserversorgungssysteme mit mehreren Quellen entwickeln, die in intelligente Energiemärkte eingebunden sind. Maschinelles Lernen zur Vorhersage des Wasserbedarfs und der Stromkosten für die Wasserproduktion wird in dieses Optimierungsproblem eingebettet. Im zweiten Arbeitspaket werden wir Optimierungsmodelle für eine koordinierte Investitionsplanung für die Infrastruktur von Wasser-Energie-Systemen entwickeln. Diese werden so konzipiert sein, dass sie gegen Dürren unterschiedlicher Intensität und Dauer abgesichert sind, wie die Megadürren, die vielen Ländern in jüngster Zeit widerfahren sind. Im dritten Arbeitspaket werden wir unsere Methoden erweitern, um mit tiefen (d.h. schwer quantifizierbaren) Unsicherheiten umzugehen, die das langfristige (Jahrzehnte) Wassermanagement prägen. Unsere dazu entwickelten Methoden werden sich auf adaptive Investitionsstrategien konzentrieren. Die Ergebnisse unserer Grundlagenforschung werden Konzepte und Methoden für ein nachhaltiges und kosteneffizientes Wassermanagement sein, einschließlich der Betriebs- und Infrastrukturplanung. Die Weiterentwicklung dieser Planungsmethoden wird dazu beitragen, die Wasserversorgungssysteme auf den Klimawandel und auf die Gefährdung der Versorgungssicherheit vorzubereiten.
Niederschlag ist eine wichtige Komponente des hydrologischen Kreislaufs. Um zu verstehen, wie sich der Wasserhaushalt in einem sich erwärmenden Klima verändert, ist ein umfassendes Verständnis der Niederschlagsbildungsprozesse erforderlich. In den mittleren Breiten wird der meiste Niederschlag unter Beteiligung der Eisphase in Mischphasenwolken erzeugt, aber die genauen Interaktionen zwischen Eis, flüssigem Wasser, Wolkendynamik, orografischem Antrieb und Aerosolpartikeln während der Eis-, Schnee- und Regenbildung sind nicht gut verstanden. Dies gilt insbesondere für Bereifungs- und Sekundäre Eisproduktion (SIP) Prozesse, die mit den größten quantitative Unsicherheiten in Bezug auf die Schneefallbildung verbunden sind. Die Lücken in unserem Verständnis von SIP- und Bereifungsprozesse zu schließen, ist vor allem für Gebirgsregionen entscheidend, die besonders anfällig für Änderungen des Niederschlags und des Wasserhaushalts, wie z.B. des Verhältnisses zwischen Regen und Schneefall, sind. In diesem Antrag wird ein Forschungsprojekt vorgeschlagen, das sich dem Verständnis von Bereifungs- und SIP-Prozessen in komplexem Terrain widmet. Dazu werden wir ein innovatives, simultan sendendes und simultan empfangendes (STSR), scannendes W-Band-Wolkenradar zusammen mit einer neuartigen In-situ-Schneefallkamera eine ganze Wintersaison lang in den Rocky Mountains von Colorado, USA betreiben. Die Instrumente werden Teil der Atmospheric Radiation Measurement (ARM) Surface Atmosphere Integrated Field Laboratory (SAIL) Kampagne sein, bei der ein Ka-Band und ein X-Band Radar eingesetzt werden. Durch die Kombination von spektralen polarimetrischen und Multifrequenz-Doppler-Radarbeobachtungen mit empirischen und Bayes'schen Machine Learning Verfahren werden wir Bereifungs- und SIP-Ereignisse identifizieren und deren Einfluss auf die Schneefallrate quantifizieren. Dies erfordert die Erweiterung des Passive and Active Microwave radiative TRAnsfer Modells (PAMTRA) mit zusätzlichen polarimetrischen Variablen und modernsten Berechnungen von Streueigenschaften. Durch die Nutzung der umfangreichen kollokierten Messungen während SAIL wird es ermöglicht, die beobachteten Prozessraten mit Umweltbedingungen wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Flüssigwasserpfad sowie mit der Wolkendynamik in Beziehung zu setzen. Darüber hinaus werden wir einen besonderen Fokus auf den Einfluss von vertikalen Luftbewegungen legen, die unter orographischen Bedingungen häufig auftreten. Zusammengenommen wird das vorgeschlagene Projekt unser Verständnis von Bereifungs- und SIP-Prozessen in komplexem Gelände verbessern.
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